The trend of national and subnational burden of maternal conditions in Iran from 1990 to 2013: the study protocol.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is widely accepted that maternal mortality is a proxy for maternal health status. Maternal deaths only represent the top of the iceberg; morbidity due to maternal causes apart from maternal mortality, poses a huge burden on women's families. There is an excessive need to widen the research on maternal morbidity. Here, we explain the framework of our study on maternal conditions and their burden in Iran as a part of the National and Sub-national Burden of Diseases (NASBOD) study. METHODS: A systematic search will be carried out for both published and unpublished data on maternal mortality and morbidity reported between 1985 and 2013. Data collected through systematic review and those obtained from national and sub-national surveys will be extracted in a data set. Two statistical models will be applied: Bayesian Autoregressive Multi-level models and Spatio-Temporal Regression models. Models will be used to overcome the problem of data gaps across provinces, years and age groups. DISCUSSION: In order to control and manage maternal conditions and to make more efficient and cost-effective policies, there is an excessive need for data on the burden of such diseases. There are a few sub-national analyses of the burden of disease. In the current study, burden of maternal conditions will be assessed at national and sub-national levels in Iran between 1990 and 2013. The results of this study are undoubtedly required to provide comprehensive information at the national and provincial levels to administer interventions more effectively, since the priority based policies need regional assessments and comparisons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».